使用explain关键字可以模拟优化器执行SQL查询语句,从而知道Mysql是如何处理你的SQL语句的。分析你的查询语句或者表结构的性能瓶颈
上篇文章说了,mysql有character_Set_client,character_set_collection,character_Set_result来编码解码字符集。字符集有ascii、iso8859、gb2312、gbk、utf-8等。字符集和比较级的介绍。
在Hive中,有时我们需要对表中某个字段的长度进行判断,以便进行数据清洗、筛选或其他操作。本文将介绍如何在Hive中判断某个字段的长度,并给出示例代码。
我们现在已经知道了,mysql客户端到服务器字符集是如何编码解码的,但表中数据到底存在哪里?以什么格式存放?mysql以什么方式访问这些数据?这些我们都会在下面一一解答。
在上一篇:MySQL原理 - InnoDB引擎 - 行记录存储 - Compact格式 中,我们介绍了什么是 InnoDB 行记录存储以及 Compact 行格式,在这一篇中,我们继续介绍其他三种行格式。
MySQL中的行格式(Row Format)是指存储在数据库表中的数据的物理格式。它决定了数据是如何在磁盘上存储的,以及如何在查询时被读取和解析的。MySQL支持多种行格式,每种格式都有其特定的优点和适用场景。
MySQL限制每个表最多存储4096列,并且每一行数据的大小不能超过65535字节 减少磁盘IO,保证热数据的内存缓存命中率(表越宽,把表装载进内存缓冲池时所占用的内存也就越大,也会消耗更多的IO) 更有效的利用缓存,避免读入无用的冷数据 经常一起使用的列放到一个表中(避免更多的关联操作)
阿里云RDS FOR MySQL(MySQL5.7版本)数据库业务表每月新增数据量超过千万,随着数据量持续增加,我们业务出现大表慢查询,在业务高峰期主业务表的慢查询需要几十秒严重影响业务
引用我们客户的原话: *创建如下表,提示我:* *如果我将下面表中的varchar(200),修改成text(或blob):报错变为另一个:* *我们查阅了很多的资料,不确定The maximum
昨天遇到一个问题, 200万的表里查询9万条数据, 耗时达63秒. 200万数据不算多, 查询9万也还好. 怎么用了这么长的时间呢? 问题是一句非常简单的sql. select * from tk_t
原因:列的字段越大,建立索引时所需要的空间也就越大,这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少,在遍历时所需要的 IO 次数也就越多,索引的性能也就越差。
InnoDB处理数据的过程是发生在内存中的,需要把磁盘中的数据加载到内存中,如果是处理写入或修改请求的话,还需要把内存中的内容刷新到磁盘上。
上篇文章说了,innoDB除了会记录真实数据外,会存储额外数据,额外数据就是描述真实数据的数据,额外数据分为超长字段长度列表,null列表,头部信息,null列表主要存储字段为null的数据,mysql规定是一个字节,8个字节为存储,当只有三个字段的时候,高位默认0填充。变长字段长度列表要看实际情况存储的字符集和定义的varchar最大长度。
首先明确在 innodb 引擎中数据是以页为基本单位读取的,而一个页中又包含多个行数据,那么对应地就会有不同的行格式来存储数据,innodb 中的行格式有四种:compact、redundant、dynamic、compressed。redundant 是 5.0 之前用的行格式,这里就不记录了。
删除一条记录,数据原有的被废弃,记录头发生变化,主要是打上了删除标记。也就是原有的数据 deleted_flag 变成 1,代表数据被删除。但是数据没有被清空,在新一行数据大小小于这一行的时候,可能会占用这一行。这样其实就是存储碎片,要想减少存储碎片,可以通过重建表来实现(例如对于高并发大数据量表,除了归档,还可以通过利用无锁算法Alter修改字段来重建表增加表性能)。
MySQL 服务器上负责对表中数据的读取和写入工作的部分是存储引擎,比如 InnoDB、MyISAM、Memory 等等,不同的存储引擎一般是由不同的人为实现不同的特性而开发的,目前OLTP业务的表如果是使用 MySQL 一般都会使用 InnoDB 引擎,这也是默认的表引擎。
一个数据页满了,按照B+Tree算法,新增加一个数据页,叫做页分裂,会导致性能下降。空间利用率降低大概50%。当相邻的两个数据页利用率很低的时候会做数据页合并,合并的过程是分裂过程的逆过程。
数据库表中的行格式决定了数据在物理存储时的布局方式,进而对查询和DML操作的性能产生影响。
在前面的两篇文章,我们分析了 MySQL InnoDB 引擎的两种行记录存储格式:
最近刚入职新公司,发现数据库设计有点小问题,数据库字段很多没有NOT NULL,对于强迫症晚期患者来说,简直难以忍受,因此有了这篇文章。
Mysql隔离级别默认是repeatable read,他是不可以解决不可重复读,不可重复读是用mysql里面的mvcc解决,mvcc全称是mulit-version Concurrent Controller多版本并发控制,里面有个版本链readView。
基础规范 表存储引擎必须使用 InnoDB 表字符集默认使用 utf8,必要时候使用 utf8mb4 说明: 1)通用,无乱码风险,汉字3字节,英文1字节 2)`utf8mb4` 是 `utf8` 的超集,有存储 4 字节例如表情符号时,使用它 复制代码 禁止使用存储过程,视图,触发器,Event 说明: 1)对数据库性能影响较大,互联网业务,能让站点层和服务层干的事情,不要交到数据库层 2)调试,排错,迁移都比较困难,扩展性、移植性较差 复制代码 禁止在数据库中存储大文件,例如照片,可以
从这篇文章开始,将对InnoDB的行格式和页结构进行介绍,这里主要介绍一下InnoDB的行格式,但是在故事的开始,都来提一下吧
MySQL之所以能够高效的检索数据,可以说全赖索引之功。在索引使用过程中,要注意一下几点。
在InnoDB中,表都是根据主键顺序以索引的形式存放的,这种存储方式的表称为索引组织表(IOT),InnoDB使用B+树索引模型,数据都是存储在B+树中的。
上篇文章介绍了InnoDB的compact列类型,存储数据分为真实数据,和额外信息,而额外信息分为变长字段长度列表,null值列表,记录头信息,而变长字段长度列表是要记录varchar,text等长文本,char这种则不存储,当数据为null也不存储,ascii的字节长度为1,乘以varchar(m)的最长字符创长度,1*M若小于255,则用一个字节存储字段长度,若大于255,当真实数据长度小于127,则一个字节存储,大于则两个字节存储最长字段长度。
列的字段越大,建立索引时所需要的空间也就越大,这样一页中所能存储的索引节点的数量也就越少也越少,在遍历时所需要的IO次数也就越多, 索引的性能也就越差
上篇文章说了compact行格式中真实数据存储,真实数据innoDB会默认添加transaction_id事务id,roll_pointer回滚指针,其中row_id不是必须的,当用户设置了primery key主键默认用用户设置的,没设置,找一个unique列,若都没有,则会用row_id。
https://www.cnblogs.com/huchong/p/10219318.html
一、建表规约 1、表达是与否概念的字段,必须使用 is_xxx 的方式命名,数据类型是 unsigned tinyint(1 表示是, 0 表示否) 。 2、表名、字段名必须使用小写字母或数字, 禁止出现数字开头,禁止两个下划线中间只出现数字。数据库字段名的修改代价很大,因为无法进行预发布,所以字段名称需要慎重考虑。 3、表名不使用复数名词。 4、主键索引名为 pk_字段名; 唯一索引名为 uk_字段名; 普通索引名则为 idx_字段名。 5、小数类型为 decimal,禁止使用 float 和 doubl
如果是CHAR,VARCHAR类型,length可以小于字段实际长度;如果是BLOB和TEXT类型,必须指定 length。
· 所有数据库对象名称禁止使用mysql保留关键字(如果表名中包含关键字查询时,需要将其用单引号括起来)
•所有数据库对象名称必须使用小写字母并用下划线分割•所有数据库对象名称禁止使用 MySQL 保留关键字(如果表名中包含关键字查询时,需要将其用单引号括起来)•数据库对象的命名要能做到见名识意,并且最后不要超过 32 个字符•临时库表必须以 tmp_为前缀并以日期为后缀,备份表必须以 bak_为前缀并以日期 (时间戳) 为后缀•所有存储相同数据的列名和列类型必须一致(一般作为关联列,如果查询时关联列类型不一致会自动进行数据类型隐式转换,会造成列上的索引失效,导致查询效率降低)
没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam,5.6以后默认的为Innodb) Innodb 支持事务,支持行级锁,更好的恢复性,高并发下性能更好。
没有特殊要求(即 Innodb 无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用 Innodb 存储引擎(MySQL5.5 之前默认使用 Myisam,5.6 以后默认的为 Innodb)。
没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam,5.6以后默认的为Innodb)Innodb 支持事务,支持行级锁,更好的恢复性,高并发下性能更好
在系统设计和架构中,数据库是必不可少的一环。而优化数据库查询效率也是非常重要的一环。MySQL是一个流行的关系型数据库管理系统。本文将介绍MySQL中的执行计划,以及如何使用执行计划来优化查询效率。
建立索引的目的是:希望通过索引进行数据查找,减少随机 IO,增加查询性能 ,索引能过滤出越少的数据,则从磁盘中读入的数据也就越少。
上篇文章介绍了条件列,排序,分组都可以建立索引,select查询不需要建立,长字符串建立二级索引可以用索引前缀建立或者建立hash索引,避免时间和空间的浪费。建立索引的时候,列的类型尽量小点。还要看当前列的基数,基数越小,所有数据都一样,都无法排序,大量数据需要回表查询,所以基数越大才适合建立所以。
上面这张表就不符合第一范式,有重复的列,应该将 name-age 拆分成 name 和 age 两个列
在开发当中,经常看见有些字段长度是varchar(20)或者varchar(32),但是在自己建表的时候,navicat基本上都是默认的varchar(255)的长度。 所以带着疑问来学习一下数据库表字段长度的设计。
1、今天发生了一件有意思的事情,传输的数据大于标准定的字段长度了,我把字段长度调大了,把数据传输过来了。谁知道,人家的数据不符合标准,要删除了重新搞,那么你如何将超长的数据删除呢,或者将超长的数据查询出来。
没有特殊要求(即Innodb无法满足的功能如:列存储,存储空间数据等)的情况下,所有表必须使用Innodb存储引擎(mysql5.5之前默认使用Myisam,5.6以后默认的为Innodb)。
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